Un autoencoder variacional (VAE) es un modelo generativo que se compone de dos partes: un codificador, que transforma los datos de entrada en un espacio latente, y un decodificador, que reconstruye los datos a partir del espacio latente.
El VAE se entrena maximizando el límite inferior de evidencia (ELBO), que equivale a minimizar la divergencia KL entre la distribución verdadera de los datos y la distribución aprendida por el VAE.
El espacio latente aprendido por la VAE es continuo y estructurado, lo que lo hace adecuado para generar nuevas muestras de datos. Por ejemplo, el espacio latente puede utilizarse para interpolar entre dos puntos de datos, o para tomar muestras de una distribución previa.
Los VAE se han utilizado para una gran variedad de tareas, como la generación de imágenes, la generación de textos y el aprendizaje de representaciones. ¿Por qué la VAE es mejor que la AE? El VAE es mejor que el AE porque es un modelo más flexible que puede utilizarse tanto para el aprendizaje no supervisado como para el semi-supervisado. Además, VAE puede utilizarse para generar nuevas muestras de datos a partir del espacio latente, lo que no es posible con AE.
¿Qué son los autocodificadores variacionales en el aprendizaje profundo?
Los autoencoders variacionales (VAE) son un tipo de modelo generativo que se puede utilizar para aprender representaciones eficientes de los datos. Un VAE consta de dos partes: un codificador que aprende a mapear puntos de datos del espacio de entrada a un espacio latente, y un decodificador que aprende a mapear puntos del espacio latente de vuelta al espacio de entrada.
Las VAE son interesantes porque pueden utilizarse para generar nuevos puntos de datos similares a los del conjunto de entrenamiento. Por ejemplo, si se entrena una VAE en un conjunto de datos de imágenes, se puede utilizar la VAE para generar nuevas imágenes que sean similares a las del conjunto de datos.
Las VAE también son interesantes porque pueden utilizarse para aprender representaciones latentes de los datos. Por ejemplo, si se entrena un VAE en un conjunto de datos de imágenes, se puede utilizar el VAE para aprender una representación latente de los datos que se puede utilizar para la clasificación u otras tareas.
Hay muchas formas diferentes de entrenar un VAE, y el enfoque específico que se utilice probablemente dependerá de la aplicación para la que se utilice el VAE.
¿Qué es un autoencoder variacional frente a un autoencoder?
Un autoencoder variacional (VAE) es un tipo de autoencoder con un modelo de variable latente que se aprende maximizando el límite inferior de evidencia (ELBO) de los datos. La ELBO es un límite inferior de la log-verosimilitud de los datos. Un VAE puede ser considerado como un modelo generativo porque puede generar nuevas muestras del espacio latente.
Un autocodificador es una red neuronal que se entrena para aprender una representación (codificación) de los datos de entrada, normalmente con el fin de reducir la dimensionalidad. Los autocodificadores se entrenan de forma no supervisada, lo que significa que no se les dan etiquetas para los datos.
Los VAE son similares a los autocodificadores en el sentido de que ambos aprenden una representación latente de los datos. Sin embargo, los VAE son modelos generativos, lo que significa que pueden generar nuevas muestras del espacio latente. Los autocodificadores, en cambio, no son modelos generativos y no pueden generar nuevas muestras del espacio latente. ¿Es el VAE un aprendizaje no supervisado? Sí, un VAE es un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Es un modelo generativo que aprende a codificar los puntos de datos en un espacio latente de menor dimensión, y luego los decodifica de nuevo en el espacio original. El VAE puede utilizarse para generar nuevos puntos de datos que sean similares a los datos originales.
¿Es el VAE un aprendizaje no supervisado?
Sí, un VAE es un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Este modelo generativo codifica los puntos de datos en un espacio de menor dimensión y los descodifica en el espacio original. Puede utilizar el VAE para crear puntos de datos similares a los datos originales.